Munculnya Large Language Models (LLM) dan alat AI canggih telah memicu perubahan transformatif di berbagai sektor, terutama di bidang pemasaran. Kita telah terbiasa dengan kemampuan AI untuk menghasilkan berbagai bentuk konten, menyarikan artikel kompleks, mentranskripsi file audio, dan bahkan menghasilkan kode. Seiring kemajuan model-model ini, pengenalan Protokol Konteks Model (MCP) siap untuk mendefinisikan ulang visibilitas pencarian dan kemampuan AI.
MCP melengkapi LLM dan sistem AI dengan kemampuan untuk berinteraksi lebih efektif dengan sumber data dan alat eksternal, menawarkan kepada organisasi pendekatan baru untuk memberikan konten yang relevan kepada sistem AI dan pengguna akhir. Mari kita selidiki seluk-beluk MCP, fungsinya, dan potensi dampaknya pada pemasaran pencarian.
Memahami Protokol Konteks Model
Protokol Konteks Model (MCP) berfungsi sebagai kerangka protokol terbuka, memfasilitasi koneksi langsung antara sistem AI dan server data. Standardisasi pertukaran informasi ini memberikan konteks penting bagi LLM. Dengan memungkinkan pengembang untuk membangun alat dan aplikasi yang terintegrasi secara mulus dengan LLM, MCP memberikan akses ke data dan alur kerja eksternal melalui proses integrasi yang efisien.
Untuk mengilustrasikan konsep ini, bayangkan LLM sebagai pustakawan yang berpengalaman dalam kepemilikan perpustakaan lokal mereka. Pustakawan ini memiliki pengetahuan komprehensif tentang basis data perpustakaan dan dapat secara efisien menemukan informasi dalam batas-batasnya. Namun, keahlian mereka terbatas pada sumber daya yang tersedia di dalam perpustakaan lokal, yang mencegah akses ke materi atau informasi di luar dindingnya.
Akibatnya, pengunjung perpustakaan yang mencari informasi dibatasi pada buku dan sumber daya yang terdapat dalam basis data perpustakaan lokal, yang mungkin menyertakan informasi yang kedaluwarsa jika koleksi perpustakaan sebagian besar terdiri dari publikasi yang lebih lama.
MCP memberdayakan pustakawan (LLM) untuk langsung mengakses buku apa pun secara global, memberikan informasi terkini tentang topik tertentu langsung dari sumber utama.
MCP memberdayakan LLM untuk:
- Dengan mudah mengakses data dan alat langsung dari sumber yang ditunjuk.
- Mengambil informasi instan dan terkini dari server, menghilangkan ketergantungan pada pengetahuan yang telah dilatih sebelumnya saja.
- Memanfaatkan kemampuan agentik, seperti implementasi alur kerja otomatis dan pencarian basis data.
- Melaksanakan tindakan dengan menghubungkan ke alat khusus yang dibuat oleh pihak ketiga, pengembang, atau organisasi.
- Memberikan kutipan yang tepat untuk semua sumber informasi.
- Meluas melampaui sekadar pengambilan data untuk mencakup kemampuan seperti integrasi dengan API belanja, memfasilitasi pembelian langsung oleh LLM.
Pertimbangkan skenario bisnis e-niaga di mana LLM dapat:
- Mengakses sistem inventaris internal secara aman untuk mengekstrak data waktu nyata, termasuk harga produk.
- Menyediakan daftar terperinci spesifikasi produk langsung dari basis data inventaris.
LLM tidak hanya dapat menargetkan pengguna yang mencari sepatu lari musiman terbaru tetapi juga memfasilitasi pembelian langsung sepasang atas nama pengguna.
MCP vs. Pembuatan yang Diperkuat dengan Pengambilan (RAG)
Meskipun MCP dan Retrieval-Augmented Generation (RAG) keduanya bertujuan untuk meningkatkan LLM dengan mengintegrasikan informasi dinamis dan terkini di luar pra-pelatihan statis mereka, pendekatan mendasar mereka terhadap akses dan interaksi informasi berbeda secara signifikan.
RAG Dijelaskan
RAG memberdayakan LLM untuk mengambil informasi melalui serangkaian langkah:
- Pengindeksan: LLM mengubah data eksternal menjadi basis data penyematan vektor, yang digunakan selama proses pengambilan.
- Vektorisasi: Kueri pencarian yang dikirimkan diubah menjadi penyematan vektor.
- Proses pengambilan: Pengambil mencari basis data vektor untuk mengidentifikasi informasi yang paling relevan berdasarkan kesamaan antara penyematan vektor kueri dan yang ada di basis data yang ada.
- Penyediaan Konteks: Informasi yang diambil digabungkan dengan kueri pencarian untuk memberikan konteks tambahan melalui perintah.
- Pembuatan Output: LLM menghasilkan output berdasarkan informasi yang diambil dan pengetahuan pelatihan yang ada sebelumnya.
Fungsionalitas MCP
MCP berfungsi sebagai antarmuka universal untuk sistem AI, menstandardisasi koneksi data ke LLM. Berbeda dengan RAG, MCP mengadopsi arsitektur klien-server, menawarkan pendekatan yang lebih komprehensif dan mulus untuk akses informasi melalui proses berikut:
- Koneksi Klien-Server: Aplikasi LLM bertindak sebagai host, memulai koneksi. Melalui aplikasi host, klien membuat koneksi langsung dengan server data, yang menyediakan alat dan konteks yang diperlukan untuk klien.
- Alat: Pengembang membuat alat yang kompatibel dengan MCP yang memanfaatkan protokol terbuka untuk menjalankan fungsi seperti panggilan API atau mengakses basis data eksternal, memungkinkan LLM untuk melakukan tugas-tugas tertentu.
- Permintaan Pengguna: Pengguna dapat mengirimkan permintaan tertentu, seperti “Berapa harga sepatu lari Nike terbaru?”
- Permintaan Sistem AI: Jika sistem AI atau LLM terhubung ke alat dengan akses ke basis data harga inventaris yang dikelola Nike, ia dapat meminta harga sepatu terbaru.
- Output dengan Data Langsung: Basis data yang terhubung menyediakan LLM dengan data langsung, yang bersumber langsung dari basis data Nike, memastikan informasi terkini.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| Arsitektur | Sistem pengambilan | Hubungan klien-server |
| Cara data diakses | Pengambilan melalui basis data vektor | Menghubungkan dengan alat khusus yang dibuat oleh pihak |
| Kemampuan output | Informasi yang relevan diambil dari basis data. | Output dan fungsi yang disesuaikan, termasuk kemampuan agentik, berdasarkan alat. |
| Keterkinian data | Bergantung pada kapan konten terakhir diindeks. | Terkini dari sumber data langsung. |
| Persyaratan data | Harus dikodekan dan diindeks vektor. | Harus kompatibel dengan MCP. |
| Akurasi informasi | Mengurangi halusinasi melalui dokumen yang diambil. | Mengurangi halusinasi melalui akses ke data langsung dari sumber. |
| Penggunaan alat dan tindakan otomatis | Tidak mungkin. | Dapat berintegrasi dengan alur alat apa pun yang disediakan di server dan melakukan tindakan apa pun yang disediakan. |
| Skalabilitas | Bergantung pada pengindeksan dan batas jendela. | Dapat ditingkatkan dengan mudah tergantung pada alat yang kompatibel dengan MCP. |
| Konsistensi merek | Tidak konsisten karena data diambil dari berbagai sumber. | Konsisten dan kuat, karena data yang disetujui merek dapat ditarik langsung dari sumber. |
Implikasi bagi Pemasar dan Penerbit Pencarian
Meskipun Anthropic memelopori konsep MCP pada bulan November, banyak perusahaan, termasuk Google, OpenAI, dan Microsoft, berencana untuk mengintegrasikan konsep MCP Anthropic ke dalam sistem AI mereka. Oleh karena itu, pemasar pencarian harus memprioritaskan peningkatan visibilitas konten melalui alat MCP dan mempertimbangkan strategi berikut:
Kolaborasi dengan Pengembang untuk Integrasi
Bermitra dengan pengembang untuk menjajaki strategi untuk memberikan konten bernilai tinggi kepada pengguna sambil memberikan konteks yang bermakna kepada LLM melalui alat yang kompatibel dengan MCP. Analisis cara memanfaatkan kemampuan agentik yang dieksekusi melalui kerangka kerja MCP.
Implementasi Data Terstruktur
Data dan skema terstruktur akan tetap menjadi titik referensi penting bagi LLM. Manfaatkan mereka untuk memperkuat kemampuan baca mesin untuk konten yang dikirimkan melalui alat khusus. Pendekatan ini juga meningkatkan visibilitas dalam pengalaman pencarian yang dihasilkan AI, memastikan pemahaman dan pelapisan konten yang akurat.
Mempertahankan Informasi yang Terkini dan Akurat
Saat LLM terhubung langsung ke sumber data, verifikasi bahwa semua konten menyediakan data yang relevan, terkini, dan akurat untuk menumbuhkan kepercayaan dan meningkatkan pengalaman pengguna. Untuk bisnis e-niaga, ini termasuk memverifikasi titik harga, spesifikasi produk, informasi pengiriman, dan detail penting lainnya, terutama karena data ini dapat disajikan langsung dalam respons pencarian AI.
Menekankan Suara dan Konsistensi Merek
Keuntungan penting dari menyesuaikan alat untuk MCP terletak pada kemampuan untuk membangun suara merek yang kuat dan konsisten untuk LLM. Alih-alih mengandalkan informasi terfragmentasi dari berbagai sumber, alat yang kompatibel dengan MCP memungkinkan pemeliharaan suara merek yang konsisten dengan memberikan konten otoritatif langsung ke LLM.
Mengintegrasikan Alat MCP ke dalam Strategi Pemasaran Anda
Saat sistem AI beradaptasi dengan MCP, pemasar yang berpikiran maju harus memasukkan kerangka kerja yang muncul ini ke dalam strategi mereka dan mendorong kolaborasi lintas fungsi untuk mengembangkan alat yang memberikan konten bernilai tinggi kepada LLM dan secara efektif melibatkan pengguna. Alat ini tidak hanya memfasilitasi otomatisasi tetapi juga memainkan peran penting dalam membentuk kehadiran merek di lingkungan pencarian yang digerakkan oleh AI.
Intinya, Protokol Konteks Model bukan hanya peningkatan tambahan tetapi perubahan mendasar dalam cara AI berinteraksi dengan dan menyebarluaskan informasi. Dengan memahami dan memanfaatkan MCP, pemasar dapat memastikan bahwa konten mereka tetap relevan, akurat, dan mudah ditemukan dalam lanskap pencarian yang digerakkan oleh AI yang berkembang pesat. Penekanan pada data terstruktur, informasi terkini, dan konsistensi merek akan menjadi yang terpenting di era baru ini, yang membutuhkan pendekatan proaktif dan adaptif terhadap strategi konten dan integrasi AI. Saat MCP mendapatkan adopsi yang lebih luas, keunggulan kompetitif akan terletak pada mereka yang merangkul kemampuannya dan mengintegrasikannya dengan mulus ke dalam operasi pemasaran mereka.